PEMETAAN PRALANSIA DAN LANSIA DI INDONESIA DITINJAU DARI KARAKTERISTIK SOSIAL, EKONOMI, DAN STATUS KESEHATAN

LIZA A.U. BR GINTING, Dr. RR. Wiwik Puji Mulyani, M.Si.; Dr. Luthfi Muta'ali, M.T.

2019 | Tesis | MAGISTER KEPENDUDUKAN

Peningkatan proporsi penduduk lansia adalah fenomena kependudukan yang dihadapi oleh banyak negara di dunia. Meskipun mengalami penurunan fisik dan mental, lansia diharapkan tetap dapat menjalani kehidupannya dengan berkualitas dan berkontribusi aktif terhadap pembangunan. Indonesia memiliki karakteristik penduduk yang beragam, namun seringnya kebijakan terhadap lansia digeneralisasi secara nasional tanpa mempertimbangkan siklus hidup dan variasi karakter antar wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik sosial, ekonomi, dan status kesehatan pralansia dan lansia di Indonesia. Kemudian dilakukan pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan karakteristik tersebut, untuk selanjutnya dianalisis indikator pembangunan yang mempengaruhi perbedaan klasifikasinya. Metode yang digunakan adalah analisis gerombol dan diskriminan dengan data pralansia dan lansia hasil SUPAS 2015 oleh Badan Pusat Statistik. Dari analisis tersebut diperoleh 3 kelompok pralansia dan 4 kelompok lansia yang menggambarkan klasifikasi kualitas penduduk pralansia dan lansia di Indonesia dengan ciri karakter masing-masing. Sebanyak 61,76 persen provinsi di Indonesia memiliki pralansia aktif yang ditandai dengan kapabilitas dan partisipasi bekerja yang cukup baik. Sisanya terdapat sebanyak 23,53 persen pralansia potensial dan 14,71 persen pralansia rentan. Berbeda dengan lansia yang justru sebanyak 41,18 persen provinsi di Indonesia tergabung dalam kelompok lansia potensial. Kelompok ini dicirikan dengan kapabilitas yang paling baik di antara kelompok yang lain namun tidak diikuti dengan partisipasi bekerja dan kegiatan sosial yang cukup. Sisanya terdapat 29,41 persen lansia aktif, 5,88 persen lansia rentan ekonomi, dan 23,53 persen lansia rentan sosial. Secara umum, kelompok pralansia dan lansia yang rentan didominasi oleh provinsi yang terletak di kawasan Indonesia timur. Melalui analisis diskriminan disimpulkan bahwa IPM dan pendapatan perkapita berpengaruh terhadap klasifikasi pralansia, sedangkan perbedaan klasifikasi pada kelompok lansia dipengaruhi oleh IPM dan modal sosial.

The increasing of the elderly population is faced by many countries in the world. Despite declining physical and mental condition, older people are expected to continue living their lives with quality and still contribute to development. Indonesia has diverse population characteristics, but the policies towards the elderly are often generalized nationally without considering the life cycle and variations in character between regions. This study aims to map provinces in Indonesia based on social, economic, and health characteristics of the elderly. For further analysis, this study uses development indicators to see how that condition impact to the difference of the elderly. The method that used in this study is cluster and discriminant analysis by use data SUPAS 2015 from Statistics Indonesia. As the result, there are 3 pre-elderly clusters and 4 elderly clusters that describing the quality of elderly in Indonesia with their characteristics in each cluster. There are 61.76 percent of the provinces in Indonesia that have active pre-elderly which are characterized by good capability and participation. As the remaining, 23.53 percent of potential pre-elderly and 14.71 percent of the them are vulnerable. In contrast to the elderly, 41.18 percent of the provinces in Indonesia belong to the potential elderly group. This group is characterized by the best capability among other groups but is not followed by participation in work and sufficient social activities. As the remaining, 29.41 percent of the elderly are active, 5.88 percent of the elderly are economically vulnerable, and 23.53 percent of the elderly are socially vulnerable. The vulnerable elderly group is dominated by the eastern Indonesian provinces. Through discriminant analysis it was concluded that HDI and percapita income had an effect on pre-elderly classification, while the classification of the elderly was influenced by HDI and social capital.

Kata Kunci : lansia, pralansia, pemetaan, active aging, analisis gerombol